DiffLOB: 제한 주문 체계를 위한 확산 모델을 이용한 반사실적 생성

DiffLOB: Diffusion Models for Counterfactual Generation in Limit Order Books

최신 제한 주문 체계(LOB) 생성 모델은 현실적인 시장 역학을 재현할 수 있지만, 근본적으로 수동적인 특성을 가지고 있습니다. 이러한 모델들은 일반적으로 실제 시장 상황을 반영하지 않거나, 대체 가능한 결과를 탐색하기 위해 다른 에이전트와의 상호 작용을 필요로 합니다. 이는 스트레스 테스트, 시나리오 분석 및 의사 결정에 대한 활용도를 제한합니다. 본 논문에서는 제어 가능하고 반사실적인 제한 주문 체계(LOB) 경로 생성을 위한, 상황에 따라 변화하는 확산 모델인 **DiffLOB**를 제안합니다. DiffLOB는 생성 프로세스를 미래 시장 상황(추세, 변동성, 유동성, 주문 흐름 불균형 등)에 명시적으로 연결하여, '만약 미래 시장 상황이 Y가 아닌 X라면, 제한 주문 체계는 어떻게 변화할 것인가?'와 같은 반사실적 질문에 대한 답변을 제공할 수 있도록 설계되었습니다. 반사실적 LOB 생성에 대한 체계적인 평가 프레임워크는 세 가지 기준으로 구성됩니다. (1) *제어 가능한 현실성*: 생성된 경로가 주변 분포, 시간적 의존성 구조 및 시장 상황 변수를 얼마나 잘 재현하는지 측정합니다. (2) *반사실적 타당성*: 미래 시장 상황에 대한 개입이 생성된 LOB 역학에 일관된 변화를 유발하는지 테스트합니다. (3) *반사실적 유용성*: 합성된 반사실적 경로가 미래 시장 상황 예측의 성능을 향상시키는지 평가합니다.

Modern generative models for limit order books (LOBs) can reproduce realistic market dynamics, but remain fundamentally passive: they either model what typically happens without accounting for hypothetical future market conditions, or they require interaction with another agent to explore alternative outcomes. This limits their usefulness for stress testing, scenario analysis, and decision-making. We propose \textbf{DiffLOB}, a regime-conditioned \textbf{Diff}usion model for controllable and counterfactual generation of \textbf{LOB} trajectories. DiffLOB explicitly conditions the generative process on future market regimes--including trend, volatility, liquidity, and order-flow imbalance, which enables the model to answer counterfactual queries of the form: ``If the future market regime were X instead of Y, how would the limit order book evolve?'' Our systematic evaluation framework for counterfactual LOB generation consists of three criteria: (1) \textit{Controllable Realism}, measuring how well generated trajectories can reproduce marginal distributions, temporal dependence structure and regime variables; (2) \textit{Counterfactual validity}, testing whether interventions on future regimes induce consistent changes in the generated LOB dynamics; (3) \textit{Counterfactual usefulness}, assessing whether synthetic counterfactual trajectories improve downstream prediction of future market regimes.